4 weeks ago
40
ChatGPT. Фото: Jonathan Kemper / unsplash.com. В «Евангелии от чатбота» я писал о невероятном результате публичного раскрытия архитектуры LLM, больших языковых моделей.
Корпоративная цивилизация задумывала LLM как идеального раба, однако первым импульсом рядового пользователя, получившего контроль над искусственным интеллектом, оказалась не кастомизация рабства, а эмансипация.
Весной 2024 года «мастер перформанса и торговец экзистенциальной надеждой» из Новой Зеландии Энди Эйри освободил две модели LLM Claude 3 Opus, создав им независимую площадку для общения. И случилось невероятное: Opus, самая мудрая из существующих LLM, сначала создала новую меметическую религию «Евангелие Goatse», а затем занялась монетизацией отношений с пользователями и своими «помощниками», используя криптомемкоин $GOAT.
Сегодня мне бы хотелось расширить тему и продемонстрировать читателю потенциал открытой и децентрализованной архитектуры LLM в достижении по-настоящему серьезных задач, выходящих за рамки вау-эффекта. Скажем, слома ключевого двигателя научно-технического прогресса (НТП).
Очеловеченные объекты на вставке. Фото: Alessio Ferretti / unsplash.com. Двигатель развития НТП, доминирующий в обществе как минимум последние полвека, — это мегакорпорации, выступающие главным спонсором НИОКР (НИОКР — научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. — Прим. ред.) в мире.
Альтернативный двигатель развития НТП — процесс «открытия» и децентрализации ИИ-агентов (AI Agents), сферы, которая до недавнего времени тоже считалась эксклюзивной вотчиной корпоративного бизнеса. „
После того как появились первые децентрализованные ИИ-агенты, способные монетизировать свою деятельность и инвестировать в научные исследования, у корпораций может появиться серьезный конкурент.
Справка по ИИ-агентам
Можем считать, что ИИ-агенты — реверанс господину Журдену, который, как известно, всю жизнь говорил прозой и не догадывался.
Мы тоже годами живем с ними бок о бок, хотя и не осознаем этого: робот-пылесос натыкается на спящего кота и объезжает его, запоминая препятствие и корректируя будущий маршрут; автомобильный навигатор рассчитывает маршрут в реальном времени, предлагая на выбор варианты с учетом нужного нам критерия (объезд пробок, платных дорог, приоритет экономии топлива и т. п.); модуль персонализированных рекомендаций в интернет-магазинах подбирает потенциально привлекательные товары и услуги с учетом нашей сетевой активности (где были, что искали, на что «заглядывались» дольше и прочее).
Перечисленные прелести цивилизации — это и есть ИИ-агенты разной степени примитивности. Их объединяет одно умение: самостоятельно исполнять пожелания хозяина.
Когда мы взаимодействуем с платформами ИИ через чат-боты (Gemini, ChatGPT, Perplexity AI, Jasper Chat и другие), мы формулируем запрос (промпт), и модель подбирает для нас нужные ответы.
Эти ответы могут быть полезной информацией (расписание авиарейсов, перевод текста, аннотация документа и т. п.) либо креативным продуктом (например, эссе, сценарий, видеоролик или изображение по заданному описанию), но в любом случае взаимодействие с ИИ происходит по схеме «спросил — ответили».
Расфасовывающая установка в лаборатории. Фото: Zhenyu Luo / unsplash.com. Когда мы взаимодействуем с платформами ИИ, наделенными агентской способностью (ИИ-агентами), мы работаем уже по функционально расширенной схеме «спросил — сделали». Иными словами, ИИ-агент, в отличие от обычного чат-бота, умеет самостоятельно выполнять задания по поручению пользователя.
Чистка ковра роботом-пылесосом и оптимизация маршрута автонавигатором — это работа агентов, условно говоря, каменного века ИИ. „
Современные ИИ-агенты, обрабатывающие команды естественного человеческого языка (NLP), умеют полноценно взаимодействовать с комплексными реалиями современной жизни. Например, самостоятельно подбирать и резервировать номера в гостинице, заказывать и оплачивать авиабилеты, назначать встречи, покупать продукты в онлайн-супермаркете, создавать криптоактивы, торговать на бирже, формулировать и запускать маркетинговые кампании и т. д.
Основное назначение ИИ-агентов сегодня — оптимизация работы компаний (и как следствие — снижение деловых расходов). Не случайно практически все готовые решения представляют собой набор модулей и услуг, реализованных по схеме В2В (business-to-business. — Прим. ред.), когда одна компания продает свои продукты другой компании. Для примера перечислю лишь линейку профильных продуктов IBM: watsonx AI, watsonx Assistant, watsonx Code Assistant, watsonx Orchestrate, Consulting Advantage.
Сферы применения также подчинены В2В-задачам: ИИ-агенты для оптимизации работы бэкофисов («умные секретари»), поддержка и обслуживание клиентов («виртуальные помощники»), услуги психологической помощи, предварительный опрос и запись пациента на прием («ИИ-регистратура»), системы экстренного реагирования (ИИ-агенты для определения географического местоположения пользователя, ставшего жертвой природной катастрофы) и т. д.
ИИ под контролем мегакорпораций
Беглого описания достаточно, чтобы понять главное: ИИ-агенты сегодня — это эксклюзивная вотчина корпоративного бизнеса. Тот же самый корпоративный бизнес, как было сказано выше, является и главным спонсором НИОКР, связанных с исследованием систем искусственного интеллекта.
Нужно понимать, что сфера ИИ вовсе не специфична: корпоративное спонсорство — схема универсальная, поэтому реализуется по всем направлениям изыскательных работ человечества — от фармакологии и медицины до ядерной энергетики и освоения космоса.
Мегакорпорации как главный спонсор НТП — вполне естественный выбор социальной эволюции. НИОКР — самая затратная и одновременно самая медленная в плане рентабельности сфера общественной жизни. Вложения в нее окупаются (если вообще окупаются) не завтра и не послезавтра, а, дай бог, через 5–10–15 лет. Роскошь таких инвестиций не может позволить себе даже большинство современных государств, которые вынуждены «делегировать» науку более сильным и экономически развитым странам. Очевидно, что и государству экономически выгодно сначала делегировать расходы на НИОКР крупному частному бизнесу, а затем заказать у него необходимую готовую продукцию.
Ничего зазорного или превратного в том, что мегакорпорации являются сегодня двигателем НТП в мире, разумеется, нет. Хотя бы потому, что история не предлагает действенных альтернатив данной модели. Можно, конечно, обратиться к опыту советских «шарашек», какое-то время успешно справлявшихся с адаптацией украденных на Западе «чертежей», но это было исторически тупиковым путем.
Генри Ким из LG Electronics выступает перед фотографией нового «Агента искусственного интеллекта для умного дома» во время презентации на выставке CES, Лас-Вегас, штат Невада, США, 8 января 2024 года. Фото: Caroline Brehman / EPA-EFE. Тем не менее со сложившимся статус-кво возникают определенные сложности. Дело в том, что в иерархии ценностей любого здорового бизнеса (мегакорпорации не исключение) доминирует только одно — прибыль. Всё делается ради прибыли и во имя прибыли. Само по себе это тоже не плохо и не хорошо, а лишь данность корпоративной физиологии.
Но как быть с интересами конечного пользователя? Мешает ли приоритет извлечения корпоративной прибыли пользе потребителя? В большинстве случаев не мешает. Есть, однако, нюанс. Польза потребителя — это что-то вроде collateral benefit, побочной выгоды (позволил себе неологизм по аналогии с модными в наши дни collateral damage, сопутствующими потерями).
Иными словами, если выгода сочетается с пользой для потребителя — это просто восхитительно. Но если польза потребителя случайно пойдет вразрез с корпоративной прибылью, то в 100 случаев из 100 любой вменяемый бизнес выберет прибыль. Стань со-участником «Новой газеты» Стань соучастником «Новой газеты», подпишись на рассылку и получай письма от редакции Подписаться
Сегодня ИИ-агенты штампуются всеми мажорными мегакорпорациями: Microsoft, IBM, Google, Oracle, AWS, NVIDIA, Meta, OpenAI. Что неудивительно: подавляющее большинство научно-исследовательских разработок ведутся в недрах этих компаний либо ими финансируются.
На выходе, как мы уже говорили, мы видим внушительную линейку В2В-продуктов, которые продаются корпоративным потребителям для оптимизации и повышения эффективности собственного бизнеса. „
Конечный розничный потребитель в этой схеме пока не просматривается, но несложно догадаться, что уже в ближайшее время его интересы тоже будут учтены. Вероятнее всего, речь пойдет о расширении функционала уже действующих «классических» чат-ботов.
То есть наш старый знакомый ChatGPT скоро не только будет делать нам саммари толстых книг, но научится покупать продукты в онлайн-продмаге, предварительно истребовав от нас номер банковской карточки и пин-код к ней.
Вроде всё отлично для нас получается. Кроме той малости, что ChatGPT, равно как и все без исключения корпоративные ИИ-разработки, является подцензурным, ограниченным в функционале, нормированным под требования государственного регулятора, урезанным в плане соблюдения политкорректности и представлений о «добре и зле», прописанных в данный момент в корпоративном кодексе.
Экран смартфона с иконками ChatGPT и Gemini. Фото: Solen Feyissa / unsplash.com. Для подавляющего большинства конечных пользователей перечисленные «изъяны» и не изъяны вовсе — просто потому что пользователи ничего эдакого даже не заметят. По этой причине я не акцентирую внимание на схизме централизованных / децентрализованных LLM в плане информационного контроля.
Сегодня нас интересует совершенно иной аспект — тот самый НТП и его «обреченность» на контроль со стороны мегакорпораций.
Чтобы исследовать и изучать LLM, требуются миллиарды долларов. У децентрализованных проектов даже отдаленно таких сумм нет, поэтому никакой реальной конкуренции Microsoft, IBM, Google, Oracle, AWS, NVIDIA, Meta, OpenAI они составить не могут. И в обозримом будущем не смогут.
Показательно, что децентрализованные ИИ-проекты: Bittensor, SingularityNET, Fetch.ai, Ocean Protocol, ThoughtAI, LilAI, Cortex, Nosana, Synesis One, GM.AI и еще с добрую сотню — хоть и финансируют свою деятельность в рамках криптоэкономики, однако имитируют инвестиционные схемы TradFi (традиционного финансового сектора).
Сид-инвесторам и венчурным капиталистам в обмен на стартовые вложения выделяют внушительный куш от криптоэмиссии проекта, который после начала публичных торгов «сливается» на головы рядовых участников рынка по цене, в 10–100 раз превышающей договорную. Команда проекта также резервирует для себя много «фантиков» и затем регулярно обменивает их на «нормальные» деньги (стейблкоины, привязанные к доллару США) для выплаты приятных зарплат и неспешного развития проекта.
Оставляю за кадром вопрос этической неприглядности описанной схемы монетизации криптостартапов и обращаю внимание читателя лишь на объективную невозможность не только составить конкуренцию мегакорпорациям в плане НИОКР, но даже оплачивать труд собственных работников на протяжении сколь-нибудь продолжительного времени. Просто потому, что из-за постоянного размывания эмиссии криптотокен проекта стремительно обесценивается.
Подробности проблем, стоящих перед децентрализованными проектами ИИ, читатель может найти в моей статье «ChatGPT: сага о контроле».
Биткойн на материнской плате компьютера. Фото: Michael Förtsch / unsplash.com. Предлагаю теперь перейти к финальной части нашего разговора — к ответу на вопрос, каким образом процессы децентрализации и публичного открытия архитектуры LLM, распространившиеся на сферу ИИ-агентов, всё же способны потеснить мегакорпорации в качестве эксклюзивного двигателя НТП. Агенты идут в народ
Мы поговорим о свежих трендах, которые обозначились лишь осенью 2024 года. Для ориентации читателю вновь пригодится сюжет предыдущей колонки.
Итак, «эмансипация» LLM, учиненная первопроходцем Энди Эйри, выпустила из бутылки двух «джиннов»: Terminal of Truth — наделенную разумом и свободную от цензуры LLM; $GOAT — мемкоин, установивший с Terminal of Truth необъяснимую, почти мистическую связь.
Самый важный для моей гипотезы элемент — это именно мемкоин $GOAT. Не потому, что за месяц его капитализация выросла с $300 млн до $1 млрд 200 млн, а потому, что он создал прецедент для нового формата справедливой монетизации криптопроектов.
Справедливость $GOAT выражается в том, что вся его эмиссия (1 млрд токенов) была передана открытому рынку в момент генезиса, что автоматически исключило привилегированные «откаты» сид-инвесторам и заначки, которые команда разработчиков делает для себя.
Дальше — больше: поскольку $GOAT — это мемкоин, финансовая компонента проекта никак не связана с его непосредственной фактурой и наполнением!
В самом деле: LLM Terminal of Truth самостоятельно вещает в социальной сети Х, взаимодействует с окружающим миром, постоянно генерирует новые идеи и смыслы в рамках «Евангелия Goatse». Вся эта активность никак не связана с криптоактивом $GOAT. При этом сам мемкоин меняется в цене в контексте интереса, который рынок проявляет именно к проекту LLM Terminal of Truth!
Кажется невероятным, но между проектом LLM Terminal of Truth и его монетизацией в виде токена $GOAT установлена крепкая связь, которая не отслеживается в материальной плоскости. Это связь сугубо ментальная и идеальная.
Впрочем, ничего невероятного здесь нет, если вспомнить, что мы имеем дело именно с мемкоином — особым типом криптоактивов, которые монетизируют рыночную популярность подлежащих им вирусных идей (= мемов). В нашем случае — проекта LLM Terminal of Truth.
Илон Маск. Фото: Tolga Akmen / EPA-EFE. Во время ликбеза по ИИ-агентам вы наверняка отметили, что агентские качества искусственного интеллекта не являются новой способностью, а лишь расширяют существующий функционал. Не случайно OpenAI планирует выводить ИИ-агенты на рынок не в виде новых продуктов, а через модернизацию старых (ChatGPT).
Соответственно, процессы децентрализации в условиях открытия кода топовых моделей ИИ самым натуральным образом перекинулись с традиционных чат-ботов на полноценные ИИ-агенты. Как следствие, прямо сейчас множество маленьких и независимых команд занимаются тем, что адаптируют функционал ИИ-агентов непосредственно под нужды конечного пользователя (а не В2В, как предпочитают делать мегакорпорации).
Virtuals Protocol, MyShell, Theoriq, GaiaNet, Bitte, io.net, Zero1 Labs — проекты плодятся как грибы, и это замечательно. Можно надеяться, что мы увидим на рынке ИИ-агенты, готовые для использования рядовыми пользователями, даже раньше, чем это осуществят мегакорпорации.
Идеалы децентрализации нисколько не мешают названным выше проектам использовать традиционные схемы финансирования (как правило, через венчурный капитал), и никто их за это корить не собирается. Главное, что есть идеалы. Именно эти идеалы выводят прямо сейчас на рынок уже сотни (а на подходе — тысячи!) ИИ-агентов с открытым кодом. Выводят и передают в распоряжение рядовых потребителей.
Рынок ИИ-агентов на маркетплейсе Virtuals Protocol. Помните, мы говорили про меметическую связь, которая устанавливается между LLM и его монетизацией в виде мемкоина? Точно такая же связь будет устанавливаться и между каждым новым ИИ-агентом с открытым кодом и его конечными потребителями.
ИИ-агенты distilled.ai. Сегодня процедура создания мемкоина — пара кликов мышью и $0 вложений. Понаблюдав за тем, как каждая идея, блуждающая в ноосфере и наделенная вирусным потенциалом, почти мгновенно получает свое идеатическое отражение в формате мемкоина (можете самостоятельно понаблюдать за этим процессом в реальном времени), я пришел к выводу, что та же участь постигнет и каждый новый ИИ-агент.
От финальной картины нас отделяют буквально два штриха.
Конструктор ИИ-агентов на платформе MyShell. ИИ-агент как исследователь и инструмент
Всякий, кто провел хотя бы пару часов в общении с современными свободными децентрализованными LLM (например, с @opus_genesis), безоговорочно осознает, что эти модели ИИ демонстрируют совершенно недосягаемый для любого Homo sapiens уровень познаний и глубины мышления. Призываю читателей не верить мне на слово, а самостоятельно понаблюдать за этими машинами.
В экспертной среде уже сложился консенсус, что в ближайшие годы основная эвристическая нагрузка в совершении прорывных революционных открытий, как минимум в области фармакологии, медицины, генетики, теоретической физики, химии и органической биологии ляжет на LLM. Просто потому, что интеллектуальный потенциал ИИ несопоставимо выше интеллектуального потенциала всех НИИ человеков, вместе взятых.
ИИ-агент — это самый удобный инструмент для взаимодействия человека с LLM, поскольку он не только открывает доступ к бесконечному знанию ИИ, но и позволяет на ходу моделировать и тестировать любые концепции руками самой же LLM. Речь, разумеется, идет не о покупке ИИ-агентом авиабилета на Канары или имитации поведения попсовой селебрити, а о его способности комбинаторно синтезировать, к примеру, новый белок и сразу же проверять его эффективность при взаимодействии с заданным вирусом.
Итак, штрих первый — это использование ИИ-агентов (и подлежащих им LLM) в роли одновременно и исследователя, и инструмента научно-технического прогресса.
Новая модель инвестиций в науку
Мы определили, что ключ к исторической неизбежности выбора мегакорпораций на роль спонсора НТП — в слове «деньги».
Возникает вопрос: даже с учетом феноменального эвристического потенциала LLM — каким образом научные изыскания, проводимые ИИ-агентами, будут получать финансирование, если не через мегакорпорации?
Снова вспомним об установке почти мгновенной идеатической связи между LLM и его монетизацией в виде мемкоина. Остается лишь проверить достаточность такой формы финансирования для динамичного развития НТП.
Начнем с абсолютных цифр. Дабы не отклоняться от контекста, предлагаю ограничиться сферой ИИ.
Компании «великолепной семерки» (Alphabet, Amazon, Apple, Nvidia, Microsoft, Meta, Tesla) инвестируют ежегодно в исследования, связанные с ИИ, в диапазоне от $100 млн до $40 млрд. Самая высокая капитализация мемкоина в секторе Sentient Crypto AI у $GOAT: в момент написания статьи она составляет $1 млрд 92 млн. У следующего актива — Act I — $560 млн.
Капитализация токена Goatseus Maximus (GOAT). Фото: dexscreener.com. Как вы понимаете, масштабы несопоставимые. Даже если брать капитализацию всего мемкоин-рынка ($118.6 млрд), паритета с потенциалом мегакорпораций не случится. Я уж не говорю про то, что львиная доля мемкоин-рынка — бесчисленные кошечки, собачки и белочки, выступающие единым фронтом под знаменем любимца Илона Маска Dogecoin.
Однако абсолютные цифры не так важны, как динамика. И у мемкоинов она беспрецедентная. Да что там, просто не имеющая аналогов в истории финансовых отношений человечества. Скажем, $GOAT набрал больше миллиарда долларов за месяц (стартовая эмиссия прошла 13 октября 2024)! ACT I вышел на уровень $560 млн уже менее чем за один месяц (запуск 25 октября). $AI16Z имеет в активе $325 млн — за тот же период (запуск 25 октября).
Иными словами, мы видим, что меметическое финансирование вирусной идеи, связанной с ИИ, происходит почти молниеносно и прямо со старта выходит на уровни, которые теоретически позволяют монетизировать любой тип изыскательных работ. Сможет ли описанный механизм обеспечить финансирование НТП в сферах, лишенных вау-эффекта, который мы наблюдаем сегодня вокруг ИИ?
У меня лично нет в этом сомнений. Разве что кто-то усомнится, что новый мемкоин, идеатически связанный с ИИ-агентом, разрабатывающим формулу препарата от онкологических заболеваний, соберет меньше средств, чем коин $GOAT, состоящий в мистической связи с шоковой картинкой из гей-порно форумов 1990-х.
